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学生奖励策略声明
Rooks Heath School 致力于让所有学生都能平等地接受教育，并有机会过上独立而成功的生活。Rooks Heath School 认识到，由于无法控制的因素，学生和家庭可能会遭受不公平的不利影响。每个学生的因素可能有所不同。弱势学生面临的一些因素包括难以支付材料、资源和教育旅行费用。其他学生可能没有成功并继续接受教育的愿望或意识。其他学生可能需要进一步的读写或算术支持。为了尽量减少这些因素的影响，我们打算提供针对学习需求的学校课程以及培养性的田园环境，以满足每个孩子（包括高成就者）的需求。我们的首要任务是提供高质量的教学和学习，这已被证明对学生的成绩（包括个人发展）影响最大，因此我们的学生“力争做到最好”，因为我们认识到弱势学生会受到任何障碍的进一步影响。英国 11% 的人口是文盲。识字能力可能是社会流动的一大障碍。疫情加剧了这种障碍，这些障碍的影响至今仍未消除。任何孩子在中学毕业时都不应无法掌握良好的识字和算术能力。
学生奖励策略声明
有强有力的证据表明，儿童语言发展的速度与他们从周围的成人和同龄人那里获得的信息量密切相关。在语言丰富的环境中，儿童全天与成人和同龄人交谈的数量和质量至关重要。EEF 博客：ShREC 方法 - 4 种基于证据的策略……| EEF (educationendowmentfoundation.org.uk) EEF | 沟通与语言 (educationendowmentfoundation.org.uk) 沟通与语言方法通常具有非常高的效果，可使幼儿的学习时间延长七个月。https://educationendowmentfoundation.org.uk/education-evidence/early-years- toolkit/communication-and-language-approaches 内部数据显示，EYFS 中 C&L/Literacy 结果低与 KS1 和 KS2 中阅读数据低之间存在明显联系 提供成本：
Happy Minds 学生调查反馈 2024 年 12 月
2024 年 12 月 今年 9 月，全校开始学习“我的快乐心灵”模块。这是一项由研究支持的健康活动计划。主要目的是通过在家里和学校建立坚韧、平衡和快乐的心灵，帮助今天的孩子为明天的世界做好准备。孩子们学习大脑是如何工作的，以及如何确保他们照顾好大脑，这样他们才能管理自己的情绪，发挥出最佳状态。成长心态也是这个计划的关键部分。孩子们发现并赞美他们独特的性格优势。他们学习感恩为何重要以及如何养成感恩的习惯。孩子们学习积极的关系为何重要以及如何建立这种关系。最后，孩子们学习如何建立自尊和韧性。孩子们刚刚完成了前两个单元的工作。设计了一项调查来了解孩子们的观点和意见。
学生奖励策略声明
2 新冠疫情导致儿童教育中断，对儿童的教育成果产生了重大负面影响，尤其是对弱势学生而言；强有力的教学和精心选择的干预措施对于缩小这些学生与同龄人之间的差距至关重要。内部和外部评估表明，弱势学生的基本算术和读写能力明显低于同龄人。2021-2022 年的积分进度数据显示，我们处于弱势地位的先前中等成就者是从 KS1 到 KS2 进步最小的弱势群体。根据 2023 年 6 月的内部数据，非弱势儿童和弱势儿童在预期水平上的差距为阅读 23%、数学 22.7% 和写作 22.3%。如果将处于弱势地位且有特殊教育需要和残疾的儿童排除在外，这一差距会小得多。根据 2024 年 6 月的内部数据，非弱势儿童与弱势儿童在预期水平上的差距为阅读 22%（差距略有缩小）、数学 28%（差距扩大）和写作 23%（差距略有扩大）。对 6 年级阅读试卷的分析表明，理解词汇、检索和记录以及利用文本中的证据进行推断是我们的孩子觉得最困难的领域。在数学和写作方面，代数、比率和比例、分数、小数和百分比以及基本的写作技能（例如拼写、标点符号和整体文本连贯性）都受到了影响。
2024-2025学生进步计划
背景和目的路易斯安那州法律（R.S.17：24.4）要求当地教育机构（LEAS）根据路易斯安那州教育评估计划（LEAP）的学生绩效建立全面的学生进步计划（PPP），并具有与路易斯安那州能力教育计划兼容的目标和目标，并根据基于路易斯安那州的教育计划兼容，并根据基于基本委员会的最低限度委员会和次要教育（BESE）的最低标准（BESE）。该计划应解决学生的安置和晋升，并需要学生掌握适合等级的技能，然后才能推荐他或她进行晋升。法律规定：“应特别强调学生在晋升和安置中可以考虑的成绩技能的熟练程度；但是，每个地方学校董事会均应制定有关学生专业运动和安置的政策。”该法律继续要求路易斯安那州教育部（LDOE）建立未经BESE的批准，即在数学，英语艺术，科学和社会研究中的四年级和八年级LEAP考试中的成就水平，学生需要使学生晋升为五年级和九年级。BESE还必须确定当学生无法符合董事会批准的最低学术标准时，要使用各种干预选项的性质和应用。本文件的目的是协助LEA根据适用的法律和法规开发其所需的PPP，并将与学生安置和晋升有关的LEA政策和程序编纂。有关此文档的问题应引向ppp@la.gov在本文档的每个部分中，符合适用法律和法规的语言已经预先填充。空间，以添加任何其他本地政策和程序，以履行法律的授权，并支持学生获得熟练技能的熟练程度。一旦完成，提交给LDOE并在当地出版，教师应在个人基础上确定每个学生的晋升或安置。leas可以审查晋升和安置决策，以确保遵守其既定政策，并且可以由学校的理事机构，当地校长或学生的父母或法律保管人发起审查。
对学生发展补助金（PDG）的学校级别审查
学生发展补助金（PDG）是给学校和教育环境提供的资金，旨在提高低收入家庭的儿童和年轻人以及那些受到照料经验的孩子。该报告是针对先前关于在威尔士使用PDG的审查的建议，《学生发展拨款》的建议（Tiesteel等，2023）的。上一份报告的发现建议，有必要了解威尔士教育环境中PDG资金负责的工作人员如何使用和查看PDG。该报告还强调了需要了解与PDG的目标，实施和监视有关的问题，以及与贫困相关的障碍有关的教育环境的未来需求。
“学生很荣幸能成为Audenshaw学校的一部分。他们...
我们提供各种机会，包括诸如县长团队和学校理事会之类的角色。这些团队对整个学校慈善计划负责；组织筹款活动，领先的集会，增加社区联系；收集和分享学生的声音；充当同伴导师，向导和大使；支持整个学校活动的管理，并帮助塑造学校倡议。我们还拥有一个高级州长团队，在学校的各个方面具有领导角色和职责，其中包括以下各种角色。此外，学生会由同龄人选举出来，代表他们的年度小组和学校。全年，将有机会讨论他们的想法，从他们的年度小组讨论中收集反馈，然后将其介绍给其他理事会成员，然后他们将决定并确定行动的优先级。
学生奖励战略声明 2024 - 25
• 有资格享受免费学校餐食的学生，或在过去六年中任何时候享受过免费学校餐食的学生（FSM EVER6）（每名儿童 1,480 英镑） • 父母在军队服役的学生（每名儿童 340 英镑） • 由英国地方当局（LA）照顾或提供住宿的学生（受照顾儿童 LAC）（每名儿童 2,570 英镑） • 在被收养之前由英国或威尔士地方当局照顾的学生，或根据特殊监护令或儿童安排令离开照顾的学生（Post LAC）（每名儿童 2,570 英镑） 学校要对这些资金的使用负责，成绩表将记录学生津贴涵盖的弱势学生的成绩。本声明详细说明了我们学校如何使用学生津贴资金来帮助提高弱势学生的成绩。它概述了我们的学生津贴策略、我们打算如何在本学年使用资金以及去年学生津贴支出对我们学校的影响。
感知的操纵者：人工智能 (AI) 系统如何设计来误导乔纳森·科勒
人工智能 (AI) 与计算机一样古老，可以追溯到 1945 年的 ENIAC (电子数字积分计算机)。“人工智能之父”约翰·麦卡锡在 1956 年他召集的达特茅斯会议上对人工智能进行了定义，他指出“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟。” 1958 年，他专门为人工智能开发了 LISP 语言。20 世纪 60 年代、70 年代和 80 年代见证了专家系统和一些自然语言系统的发展。20 世纪 90 年代，机器学习得到了发展。21 世纪的特色是大数据；2010 年代和 2020 年代是神经网络。神经网络理论是在 20 世纪 40 年代发展起来的，第一个神经网络是在 20 世纪 50 年代、60 年代和 70 年代设计的。反向传播训练是在 20 世纪 80 年代发展起来的，循环神经网络和卷积神经网络是在 20 世纪 90 年代和 21 世纪发展起来的，而生成对抗神经网络是在 2014 年发展起来的。2017 年，Vaswani 等人 1 提出了一种新的网络架构 Transformer，它使用了注意力机制，省去了循环和卷积机制，所需的计算量大大减少。这被称为自注意力神经网络。它允许将语句的分析分成几个部分，然后并行分析它们。这是自神经网络诞生以来唯一真正重大的创新，因为它显著减少了推理和训练的计算负荷。神经网络的功能与人脑相同，使用大脑神经元、树突、轴突和突触的数学等价物。计算机和大脑都使用电信号，但神经脉冲是通过电化学方式传输的，这比计算机中的纯电流慢得多。轴突被髓鞘隔离，髓鞘可以大大加快传输速度，大量髓鞘化可以使速度提高 100 倍。2 GPT-3 系统中的人工智能神经网络在 2023 年就已经拥有爱因斯坦的智商，到现在可能已经是人类的 1000 倍。3 神经网络的心理层面在 1993 年由 K. Anders Ericsson 等人在一部被广泛称为“10,000 小时参考”的作品中描述。这适用于任何类型的技能——演奏乐器、做数学、参加体育比赛。当然，那些出类拔萃的人确实练习了很多，但更重要的是深度思考。爱立信并不了解其中的机制。2005 年，R. Douglas Fields 提出了